为了解决传统疏散系统的逃生指示方向固定、人员疏散时间长等问题,提出了一种基于WSN的楼宇疏散系统。通过现有的传感器技术、WiFi探针技术和WiFi无线通信技术实现楼宇消防环境的实时监测。在此基础上,利用蚁群算法建立了楼宇人员疏散模型,进行了蚁群算法的优化和改进,并给出了改进后的蚁群算法的具体使用方法。根据实例的应用分析表明,该疏散系统有效且可行,可实现动态控制疏散指示灯,缩短人员疏散时间,为消防疏散设计提供参考的系统模型和求解算法。 请登录网站在线投稿２０１８年第７期４５２系统设计疏散系统主要采用无线ＷｉＦｉ通信、传感器感知和嵌入式控制以及蚁群算法的动态优化，本文由公司网站网站采  转摘采集转载中国知网整理!  http://www.kuoguanji168.com/实现对火灾险情进行前端监测，然后联动控制逃生指示灯和照明系统，系统整体架构如图１所示。图１系统整体架构图基于ＷＳＮ的楼宇疏散系统运作逻辑如图２所示，其前期主要采用无线ＷｉＦｉ楼宇疏散系统设计-电动折弯机数控钢管滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机通信技术和传感器技术。选择现场疏散通道内的烟感或火焰探头点以及ＷｉＦｉ探针作为联动信息采集点，进行实时数据采集和转发，一旦这些联动点确认发生火灾险情，则楼宇疏散系统进入后期的“应急逃生方案”模式：图２系统逻辑示意图①系统进行联动报警，现场进行火灾警铃警报，短信转发给物业和消防部门，启动应急专用电源和应急照明，根据探头联动采集信息进行逃生指示箭头的动态双向指示。②逃生人员通过手机ＡＰＰ在线查看实时的楼层消防应急平面图（应急逃生示意图），输入起止位置进行疏散路径规划，有效、快速地逃离火灾现场，被困人员可以提供位置信息，便于获救。③救援人员通过系统可以更清楚地了解到火灾现场信息及人员大概位置，利于制定救援方案。３蚁群算法的应用３．１算法的特点蚁群算法源于ＭａｃｒｏＤｏｒｉｇｏ在观察自然界中蚂蚁觅食过程时发现“后继蚂蚁会根据前面蚂蚁觅食路径中释放的信息素浓度的大小来选择移动方向，且这一行为能快速有效地让蚂蚁找到蚁巢到食物的近优路径”这一生物规律，从而提出的仿生算法。蚁群算法对比以往的经典算法，其在解决旅行商问题、指派问楼宇疏散系统设计-电动折弯机数控钢管滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机本文由公司网站网站采  转摘采集转载中国知网整理!  http://www.kuoguanji168.com/